基于区块链环境的大规模密封式竞拍方案

来源 :西安电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:skang08
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
在互联网迅速发展的时代,尤其是疫情频发的当下,线上密封式拍卖完全突破了地域限制,为竞拍者创造了足不出户的竞拍环境。互联网线上拍卖已然形成了一种新的经济模式。与此同时,区块链已经成为一项逐渐成熟的应用手段,其凭借着去中心化、公开、不可篡改、可追溯等特性在金融、医疗等各行各业都发展出落地应用,这些应用也为线上密封式拍卖提供了一种新的设计思路。将线上拍卖和区块链相结合,可完全去除第三方拍卖行的参与,真正使各竞拍者拥有相等的竞拍机会,但也给如何保证竞拍者隐私、竞标隐私提出了新的挑战,且当前现有的区块链拍卖方案要么存在一个可信的第三方拍卖师,要么整体开销过大,不适用于大规模竞拍。本论文旨在解决上述问题,实现在区块链环境下,支持大规模竞拍者参与线上竞拍、保证竞标隐私、竞拍过程及结果可验证,保障拍卖公开公平公正的执行。论文的主要研究内容如下:(1)隐私可验证的安全比较协议传统的安全比较电路,例如布尔电路和混淆电路(GC),是将比较函数转化为电路执行,在比较过程中涉及到比较方需将自己的数据输入电路或和其它比较方进行数据秘密共享,该步骤和区块链的公开特性结合会泄露竞拍者的竞标隐私。故在本文中基于DGK比较协议并结合同态加密技术,首先提出诚实好奇模型下的有效比较协议,而后采用GMW编译定理、利用零知识证明算法以及承诺机制得到恶意模型下的安全比较协议。任何竞拍者均可对零知识证明进行验证,以确保比较的正确性和公平性。最终论文实现了一个隐私可验证的恶意安全的比较协议,并且对该协议的安全性进行了完善的分析及证明。(2)基于区块链环境的大规模密封式竞拍在上述恶意模型DGK安全比较协议的基础之上,采用竞拍者两两竞拍的淘汰策略,设计了一个基于区块链环境的大规模密封式线上竞拍方案。论文引入区块链的可信公告板存储特性来记录完整的比较过程,在竞拍过程中,任意用户一旦发现和其执行比较协议的另一方给出错误数据,即可将此数据作为投诉证据提交给智能合约。在经过智能合约的判定之后,即可对出错方给予既定的惩罚,如扣除保证金等方式。该方案在实现竞标者报价私密性的同时也确保了竞拍过程的公开、公平和公正。最终实验测试结果表明,该方案能支持数百个用户参与竞拍。对比现有最新方案,本文所提方案的计算性能和通信开销得到了极大改善,且完全去除了第三方拍卖行的参与。
其他文献
棉花是世界上主要的天然纤维来源,同时也是重要的油料作物,近年来也作为一种别具一格的插花材料使用,无论是在国民经济还是人民生活中都具有重要地位。然而,随着我国耕地面积减少,棉粮争地矛盾愈加突出,内陆棉区植棉面积逐渐减少,我国棉花生产面临严峻挑战。而棉花早熟可以缩短生育期、进而实现一年两熟,提高土地复种指数,有效缓解粮棉争地矛盾。因此早熟性一直是棉花育种的重要目标性状。棉花早熟性状是一个复杂的数量性状
学位
高等植物特别是被子植物的胚胎发育受到精确的遗传调控,该过程一直是植物发育生物学的研究热点。胚胎发育包括授粉、受精、细胞的分裂与分化以及器官的形态建成等一系列重要事件,胚胎发育是形成植株的基础,在植物的生长发育和世代交替过程中起着重要的作用。研究胚胎发育过程,对了解植物的整个细胞命运及其分子机制具有重要的意义。APPR-1-P加工酶家族有两个成员,AT1G69340和AT2G40600。本论文选择了
学位
油体是植物储存油脂的主要细胞器,是由半单位膜包裹三酰甘油(TAG)而形成的球体,半单位膜由单层磷脂分子及镶嵌在其中的油体结合蛋白构成。油体在植物光合系统建立之前通过乙醛酸循环体的脂肪酸β-氧化过程为植物种子萌发和幼苗发育提供碳水化合物及能量,在植物非生物胁迫应答方面也发挥着重要作用。油体结合蛋白包括油体蛋白、油体钙蛋白和油体固醇蛋白三种。三种蛋白中油体蛋白被广泛研究,油体钙蛋白及油体固醇蛋白研究较
学位
随着物联网(Io T)的快速发展,一种在用户或社区之间感知和共享数据的新方法,移动群智感知(Mobile Crowdsensing,MCS)逐渐成为近年来的研究热点之一,其被认为是通过采用移动终端来收集感知数据的有效范例。任务分配是移动群智感知的关键步骤。现有工作中的任务分配有多种方式,本文研究两种常用的任务分配方式。一种是基于位置的MCS任务分配,平台依据用户与任务之间的距离进行任务分配。另一种
学位
随着现代社会计算机系统的高速发展,各种信息威胁也应运而生,信息安全受到越来越多的关注。信息的安全性除了依赖密码算法自身的数学原理保证安全之外,密码算法在系统上实现过程中的物理变化也对其构成了威胁。近年来,出现了各种针对处理器的缓存侧信道攻击,主要利用处理器内部缓存的争用来泄露进程之间的秘密信息[1]。攻击者利用高隐蔽性的缓存侧信道技术,从目标缓存中获得进程执行的缓存状态等敏感数据,对传统密码计算应
学位
随着现今物联网技术和5G网络的飞速普及,智能交通设施、智慧城市建设、移动支付等新型的服务生活模式和业务持续性迭代更新。“信息感知”的思维态势开始逐渐扩展至物联网体系内,万物互联的大数据处理时代已然来临。然而,由于云计算与万物互联特定属性中的矛盾,仅仅凭借云计算的集中计算处理技术,难以支撑基于物联网感知的应用运行和海量数据处理。为此,融合目前流行的云计算集中处理方式,智能云边端协同可以高效处理云中心
学位
移动网络的发展给人们生活带来了极大的便利,使用移动应用可以在线处理众多事务,如转账、购物和导航等,然而在享用移动应用提供便利的同时,不可避免的需要将个人敏感信息保存至移动设备或上传到远程服务器中,因此对于这些敏感信息的保护显得尤为重要。为了实现应用、系统以及其他资源之间的安全访问,防止信息的泄露,安卓系统提供了权限机制用于控制应用对系统资源(如麦克风,摄像头等)和其他应用组件的访问,很多移动应用自
学位
随着社交网络的快速发展与人脸识别系统的广泛普及,用户在社交网络中发布的包含个人身份特征的图像和视频越来越多,这些图像与视频非常容易被恶意用户利用来攻击人脸识别系统,从而威胁用户的合法利益。社交网络的隐私保护方法对计算效率有较高要求,并且需要在保证图像视觉效果没有受到较大影响的前提下尽可能增加隐私性。传统的基于对抗样本的隐私保护方法计算效率较低且方法的隐私性能受到目标模型知识的限制,在对抗样本的计算
学位
近年来,伴随着人工智能、网络安全、信号对抗、无人系统集群控制技术的发展,相关技术的实现在给人们带来便利的同时,无人系统集群自身的安全问题也引起了广泛关注。在现今生活中常见的无人系统集群中,常遇到来自外界的信号干扰和恶意攻击者的洪水攻击或DOS攻击,但是由于现实情境的多样性和信号干扰的复杂性,无人系统集群的识别和控制常常出现各种困难,从而造成财产或其他损失。因此,针对无人系统的识别分类技术和针对性的
学位
蓬勃发展的各类社交网络应用在给人们的生活带来极大便利的同时,也引起了人们对于隐私安全的担忧。用户使用社交网络发布的数据中常常含有个人隐私信息,这些隐私一旦泄露将对用户造成极大危害。然而多数用户无法合理评估他们数据中存在的隐私风险,难以选取合适的防护措施实现有效的隐私保护。因此,亟待解决对社交网络数据中用户隐私信息的精准感知与动态度量问题,支持隐私保护。本文以社交网络上用户自发布的多元异构数据为研究
学位